基于手机摄像头扫描的QR码识别算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第12-13页 |
| 2 QR 码相关概念 | 第13-22页 |
| 2.1 QR 码简介 | 第13页 |
| 2.2 二维码特性 | 第13-15页 |
| 2.3 符号结构 | 第15-18页 |
| 2.3.1 寻像图形 | 第16页 |
| 2.3.2 位置探测图形分隔符 | 第16页 |
| 2.3.3 定位图形 | 第16页 |
| 2.3.4 校正图形 | 第16-17页 |
| 2.3.5 格式信息 | 第17-18页 |
| 2.3.6 版本信息 | 第18页 |
| 2.4 QR 码编解码 | 第18-20页 |
| 2.4.1 编码 | 第18-19页 |
| 2.4.2 解码 | 第19-20页 |
| 2.5 QR 码的应用 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 QR 码识别流程分析 | 第22-33页 |
| 3.1 QR 码识别流程 | 第22页 |
| 3.2 图像预处理 | 第22-31页 |
| 3.2.1 灰度化 | 第23页 |
| 3.2.2 滤波 | 第23-26页 |
| 3.2.3 二值化 | 第26-28页 |
| 3.2.4 畸变校正 | 第28-29页 |
| 3.2.5 图像定位 | 第29-31页 |
| 3.3 译码 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 改进的自适应中值滤波算法 | 第33-42页 |
| 4.1 经典自适应中值滤波 | 第33-35页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第33-34页 |
| 4.1.2 算法分析 | 第34-35页 |
| 4.2 改进的自适应中值滤波 | 第35-36页 |
| 4.3 改进算法性能分析 | 第36-41页 |
| 4.3.1 主观性能评价 | 第36-38页 |
| 4.3.2 客观性能评价 | 第38-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 QR 码的畸变矫正方法设计 | 第42-51页 |
| 5.1 BP 神经网络 | 第42-45页 |
| 5.1.1 BP 神经网络概念 | 第42-43页 |
| 5.1.2 BP 算法流程 | 第43-44页 |
| 5.1.3 BP 网络算法优点及其应用 | 第44-45页 |
| 5.2 基于 BP 神经网络的 QR 码畸变矫正 | 第45-49页 |
| 5.3 透视投影矫正处理 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 实验结果及分析 | 第51-59页 |
| 6.1 实验环境 | 第51页 |
| 6.2 实验数据的采集 | 第51-53页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第53-58页 |
| 6.4 算法有效性分析 | 第58页 |
| 6.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 7 总结和展望 | 第59-60页 |
| 7.1 总结 | 第59页 |
| 7.2 进一步的工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第64页 |
